- 机器学习笔记(KNN算法)
空木幻城
机器学习python机器学习算法
情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn),我也知道它们所属哪个类别,现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y),问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了,也是唯一需要理解
- 机器学习-近邻KNN算法学习笔记
不会敲代码的陈序员
机器学习算法人工智能
目录一、算法定义KNN算法性能:欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下:训练阶段:在训练阶段,KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
- 【机器学习笔记】7 KNN算法
RIKI_1
机器学习机器学习笔记算法
距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量(EuclideanMetric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里,要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线
- Elasticsearch:什么是 kNN?
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎全文检索人工智能
kNN-K-nearestneighbor定义kNN(即k最近邻算法)是一种机器学习算法,它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。这种基于实例的学习为kNN提供了“惰性学习(lazylearning)”名称,并使算法能够执行分类或回归问题。kNN的假设是相似的点可以在彼此附近找到——物以类聚。作为一种分类算法,kNN将新数据点分配给其邻居中的多数集。作为一种回归算法,k
- 数据挖掘十大经典算法之KNN
我姓许啊
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。2.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
- 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
机器学习python算法
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- 【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
机器学习python算法
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- 【数据+代码】贝叶斯优化KNN算法
小Z的科研日常
python深度学习机器学习
1、引言本文主要内容包括两方面:KNN模型建立、BY-KNN模型建立。KNN是一种简单但有效的分类算法,它根据数据点在特征空间中的距离来进行分类。在本文中,我们将KNN作为基线模型,用默认参数进行训练。其次使用贝叶斯优化算法对KNN超参数进行优化。关注公众号【小Z的科研日常】后台回复关键词[贝叶斯优化]获取【数据+代码】。2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类,首先从数据集中进行读取数据
- 用于读写IFC文件的osg插件(osgdb_ifc)-两个版本(IFC2x3、IFC4x3)-可用!
爱丽J
ifcosg
用于读写IFC文件的osg插件(osgdb_ifc):使用ifc的版本IFC2x3使用ifc的版本IFC4x3链接:链接:https://pan.baidu.com/s/187DRJ7nW5kNNQGSBs6VsDQ?pwd=j7tv提取码:j7tv
- 全连接神经网络实现手写数字识别
zeronose
codetips深度学习机器学习
可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章,此时的你们正在为作业发愁,哈哈其他实现手写数字识别的方法:1.聚类(K-means)实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络(CNN)实现手写数字识别4.聚类(K-means)实现手写数字识别-2实验数据是老师收集了所有人的手写数字图片,且经过处理将图像生成了.txt文件,如何生成点击这,如下图2.代码实现fromkeras.utilsimpor
- 机器学习原理到Python代码实现之KNN【K近邻】
神仙盼盼
机器学习基于python的算法设计机器学习python人工智能
K-NearestNeighborK近邻算法该文章作为机器学习的第三篇文章,主要介绍的是K紧邻算法,这是机器学习中最简单的一种分类算法,也是机器学习中最基础的一种算法。难度系数:⭐更多相关工作请参考:Github算法介绍K近邻算法(K-NearestNeighbor,KNN)是一种基本分类与回归方法。该方法的思想是:如果一个样本在特征空间中距离一个集合中的样本最近的k个样本中的大多数属于某一个类别
- 【机器学习笔记】基于实例的学习
住在天上的云
机器学习机器学习笔记学习KNN实例学习
基于实例的学习文章目录基于实例的学习1基本概念与最近邻方法2K-近邻(KNN)3距离加权KNN4基于实例/记忆的学习器5局部加权回归5多种回归方式对比6懒惰学习与贪婪学习动机:人们通过记忆和行动来推理学习。1基本概念与最近邻方法名词概念参数化设定一个特定的函数形式优点:简单,容易估计和解释可能存在很大的偏置:实际的数据分布可能不遵循假设的分布非参数化:分布或密度的估计是数据驱动的(data-dri
- K 近邻算法
YuanDaima2048
机器学习机器学习分类人工智能笔记算法
K近邻算法概述K近邻算法的核心思想:距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的。基本概念K近邻算法(KNN):KNN表示K个最近的邻居的意思,即每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。KNN核心思想是,如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。适用于类域交叉或重叠较多的带分样本集。KNN常用的算法:Brute
- 机器学习各种算法汇总模板
怎么菜成这样
机器学习机器学习python算法随机森林支持向量机
机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!#导包fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.naive_bayesimp
- 【数据+代码】贝叶斯优化KNN算法
小Z的科研日常
启发式算法性能优化机器学习深度学习
1、引言本文主要内容包括两方面:KNN模型建立、BY-KNN模型建立。KNN是一种简单但有效的分类算法,它根据数据点在特征空间中的距离来进行分类。在本文中,我们将KNN作为基线模型,用默认参数进行训练。其次使用贝叶斯优化算法对KNN超参数进行优化。关注公众号【小Z的科研日常】后台回复关键词[贝叶斯优化]获取【数据+代码】。2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类,首先从数据集中进行读取数据
- sklearn中一些简单机器学习算法的使用
橘柚jvyou
机器学习sklearn算法
目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用,一些注释已经写在代码中,帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。注意:本篇文章只涉及到如何使用,并不会讲解原理,如果想了解原理的小伙伴请自行搜索其他技术博客或者查看官方文档。KNN算法fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入莺尾花
- 数据探索与可视化:异常值
林浩杨
机器学习数据探索与可视化数据分析机器学习人工智能python
目录一.导读二.介绍①对于单个变量的异常值的查找Ⅰ.代码处理分析Ⅱ.可视化补充:四分位数1.定义:2.位置的确定②对于多个变量的异常值的查找三.结尾一.导读本篇我们进入到数据分析中经常能遇到的异常值问题,当然对于异常值的发现自然也是少不了对数据进行可视化。二.介绍①对于单个变量的异常值的查找Ⅰ.代码处理分析fromsklearn.imputeimportKNNImputerimportmatplo
- 机器学习1一knn算法
pyniu
机器学习机器学习人工智能
1.基础知识点介绍曼哈顿距离一般是比欧式距离长的除非在一维空间拐弯的就是曼哈顿距离Knn查看前5行数据head(),info看空非空查看特征对应的类型Head()默认前5行,head(3)就是前3行数据Unique()可以查看分类后的结果csv的数据应该是逗号分隔,但也不确定,要去查看数据不要只看拓展名要点进去看一下这个删掉没有把原数据删掉如果把原数据删掉加上inplace=true#练习1导入数
- 机器学习--K近邻算法,以及python中通过Scikit-learn库实现K近邻算法API使用技巧
景天科技苑
机器学习机器学习python近邻算法
文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3.Scikit-learn包含的内容4.K-近邻算法API5.案例5.1步骤分析5.2代码过程1.K-近邻算法思想假如你有一天来到北京,你有一些朋友也在北京居住,你来到北京之后,你也不知道你在北京的
- KNN和KD树
天空仍灿烂..
机器学习
b站简博士kd树视频大佬博客knn是前k个距离最近的点,而kd树是只找最近的一个点,疑问❓①找到最近的点然后呢?有什么用?❓②kd树只找一个点会不会不准啊,较knn而言?
- 图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
Dashesand
机器学习算法人工智能
图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解引言在众多机器学习分类算法中,本篇我们提到的朴素贝叶斯模型,和其他绝大多数分类算法都不同,也是很重要的模型之一。在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出YYY和特征XXX之间的关系(决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)或者条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X))。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出YYY
- 瑞芯微推理RKNN使用
AICVer
模型部署深度学习模型推理部署
参考资料toolkit2官网资料野火实践指南Ubuntu22.04实践安装toolkit2安装命令pip3install-rxxx/packages/requirements_cp310-1.6.0.txtpip3installxxx/packages/rknn_toolkit2-1.6.0+81f21f4d-cp310-cp310-linux_x86_64.whl注意加上-ixxx可能会造成下载
- Sklearn之StandardScaler(数据预处理)
爱睡觉的琪
sklearn机器学习python
1.哪些机器学习算法不需要(需要)做归一化?概率模型(树形模型)不需要归一化,因为它们不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率,如决策树、RF、XGboost。而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用:使得经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。且是针对每一个特征维度来做的,而不是针
- knn实现掌纹识别
哲子带你学编程
计算机视觉人工智能深度学习
Knn掌纹识别算法对比:KnnResNet高斯滤波器、Gabor滤波器、LBP等掌纹提取哲,zhe摘要:自动掌纹识别是一种近年来出现的生物识别技术。在人们宽阔的掌心皮肤表面上,有着丰富的纹理结构,包括主线、皱纹线、脊线、奇异点、纹理和其他图像特征。这些特征彼此不同,与基因无关,因此掌纹包含了大量的信息可以用于身份识别。掌纹图像中的主要线条和皱纹是最重要的特征,也是掌纹识别的主要依据。主线是指“头线
- 【已解决】pt文件转onnx后再转rknn时得到推理图片出现大量锚框变花屏
zfenggo
rknnonnxyolov5
前言环境介绍:1.编译环境Ubuntu18.04.5LTS2.RKNN版本py3.8-rknn2-1.4.03.单板迅为itop-3568开发板一、现象采用yolov5训练并将pt转换为onnx,再将onnx采用py3.8-rknn2-1.4.0推理转换为rknn,rknn模型能正常转换,并且推理显示正常。但将rknn文件放到开发板,使用rknn_toolkit_lite2进行推理时,得到的推理图
- 2019-10-10 kNN近邻算法
lqzzz
kNN近邻算法算法原理样本点的特性与该邻居点的特性类似,可以简单理解为“物以类聚”。因此可以使用目标点的多个邻近点的特性表示当前点的特性。k近邻算法是非常特殊的,可以被认为是没有模型的算法,为了和其他算法统一,可以认为训练数据集就是模型本身。KNN分类算法:“投票法”,选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。KNN回归算法:“平均法”,将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果。欧拉距
- 人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第三课
普修罗双战士
人工智能专栏人工智能机器学习
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(3)21.什么是K近邻(KNN)算法?22.什么是逻辑回归?23.什么
- 12. onnx转为rknn测试时有很多重叠框的修改(python)
YANQ662
6.车辆智能python开发语言
我们下载rknn-toolkit2-master后并进行前面的处理后,进入到rknn-toolkit2-master\examples\onnx\yolov5文件夹,里面有个test.py文件,打开该文件,其代码如下:#-*-coding:utf-8-*-#coding:utf-8importosimporturllibimporttracebackimporttimeimportsysimpor
- 室内定位系列
_49_
室内定位系列(一)——WiFi位置指纹(译)室内定位系列(二)——仿真获取RSS数据室内定位系列(三)——位置指纹法的实现(KNN)室内定位系列(四)——位置指纹法的实现(测试各种机器学习分类器)室内定位系列(五)——目标跟踪(卡尔曼滤波)室内定位系列(六)——目标跟踪(粒子滤波)
- 机器学习7-K-近邻算法(K-NN)
dracularking
机器学习机器学习近邻算法人工智能
K-NearestNeighbors(K-近邻算法,简称KNN)是一种基本的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。KNN的核心思想是基于距离度量,在特征空间中找到最近的K个样本,然后使用它们的标签进行决策。以下是KNN的基本概念和工作原理:工作原理:距离度量KNN使用欧氏距离或其他距离度量方法来计算样本之间的距离。选择K值选择一个合适的K值,表示在决策时考虑的最近邻居的数量。投票决策对于分类问题,
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end